GTC Munich现场报道：当虚拟化的力量结合更强大的vGPU解决方案

全球最强大的虚拟工作站再上一层楼。Quadro虚拟数据中心工作站（Quadro vDWS）的最新增强功能可实现虚拟工作站的最高性能，从而加速严苛的图形和计算工作流程。

基于虚拟工作站的多GPU性能让设计师和工程师能够将其创作变为现实并加快其设计流程

作者：Anne Hecht

具有多GPU性能的Quadro vDWS使专业人员能够在任何设备上远程办公，也使其设计和IP可在数据中心得到保护。

基于远程虚拟工作站开展工作的创意专业人士能够借助两个Tesla V100 Tensor Core GPU的叠加性能，以高出使用单一Tesla V100时94％的速度，渲染引人入胜、照片级写实的可视化效果。与仅基于CPU的系统相比，基于两台Tesla V100的系统让工程师和设计师能够以7倍的速度完成仿真。

最新版NVIDIA Virtual GPU软件通过实时迁移等功能确保了可靠性和易管理性。2018年10月发布的NVIDIA vGPU（Quadro vDWS和GRID软件）的新功能包括：

基于NVIDIA Quadro vDWS运行多GPU工作负载——通过在单一虚拟机（VM）中集合多达四个NVIDIA Tesla GPU的性能，可体验到虚拟GPU性能的巨大提升，从而应对图形及计算密集程度最高的渲染、仿真和设计工作流程。在此版本中，NVIDIA虚拟GPU产品既支持多Tesla GPU的聚合，还支持GPU通过虚拟机共享。Red Hat通过其Red Hat Enterprise Linux 7.5和Red Hat Virtualization 4.2 KVM版本，成为了首个引入此功能的虚拟化平台。
借助VMware vMotion的实时迁移——IT可在不会对用户造成影响，也不需要预定停机时间的情况下迁移实时NVIDIA GPU加速虚拟机，从而节省宝贵的时间和资源。IT团队可腾出时间专注于更具战略性的项目并推动业务转型。部署VMware vMotion vSphere 6.7 u1的Quadro vDWS、GRID vPC和GRID vApps软件产品可支持这一新特性。
支持NVIDIA Tesla T4 GPU——和上一代Tesla P4采用相同的低剖面、单插槽规格，却可实现2倍的帧缓冲。结合多GPU支持，全新70W Tesla T4可在虚拟桌面基础架构环境中完成要求越来越严苛的工作流程，包括高级渲染、仿真和设计。
部署NVIDIA GPU Cloud的虚拟机上的AI工作负载——NGC为AI研究人员提供了适用于TensorFlow、PyTorch、MXNet、TensorRT等GPU加速的深度学习容器。NGC现成的深度学习容器现已通过最新版本的Quadro vDWS进行测试。这些预先集成的GPU加速容器包括NVIDIA CUDA工具包、NVIDIA深度学习库和操作系统。